屬用者輸入一數(shù)字n，程式便會(huì)產(chǎn)生一個(gè)4n*4n的魔術(shù)方陣，魔術(shù)方陣除顯示於螢?zāi)簧蟻K會(huì)產(chǎn)生一檔案magic.txt檔案中同樣會(huì)有魔術(shù)方陣
標(biāo)簽：
上傳時(shí)間： 2016-06-10
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基於DE2系統(tǒng)的LCM verilog code,在LCM右下方顯示數(shù)字,每按一次按鍵數(shù)字會(huì)加1,顏色也會(huì)改變
標(biāo)簽： LCM verilog code DE2
上傳時(shí)間： 2014-01-14
上傳用戶：banyou
除頻code,只要修改數(shù)字並接上時(shí)脈,即可得到所要的頻率
上傳時(shí)間： 2013-12-13
上傳用戶：zmy123
VHDL語(yǔ)言實(shí)驗(yàn)數(shù)字鍾功能,可手動(dòng)調(diào)時(shí),設(shè)定閙鍾等
標(biāo)簽： VHDL
上傳時(shí)間： 2014-12-20
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K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類(lèi)以便使得所獲得的聚類(lèi)滿足：同一聚類(lèi)中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類(lèi)中的對(duì)象相似度較小。聚類(lèi)相似度是利用各聚類(lèi)中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”（引力中心）來(lái)進(jìn)行計(jì)算的。 k-means 算法的工作過(guò)程說(shuō)明如下：首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類(lèi)中心；而對(duì)于所剩下其它對(duì)象，則根據(jù)它們與這些聚類(lèi)中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類(lèi)中心所代表的）聚類(lèi)；然后再計(jì)算每個(gè)所獲新聚類(lèi)的聚類(lèi)中心（該聚類(lèi)中所有對(duì)象的均值）；不斷重復(fù)這一過(guò)程直到標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)開(kāi)始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù). k個(gè)聚類(lèi)具有以下特點(diǎn)：各聚類(lèi)本身盡可能的緊湊，而各聚類(lèi)之間盡可能的分開(kāi)
標(biāo)簽： 聚類(lèi) K-MEANS k-means 對(duì)象
上傳時(shí)間： 2016-07-31
上傳用戶：youlongjian0
K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類(lèi)以便使得所獲得的聚類(lèi)滿足：同一聚類(lèi)中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類(lèi)中的對(duì)象相似度較小。聚類(lèi)相似度是利用各聚類(lèi)中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”（引力中心）來(lái)進(jìn)行計(jì)算的。 k-means 算法的工作過(guò)程說(shuō)明如下：首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類(lèi)中心；而對(duì)于所剩下其它對(duì)象，則根據(jù)它們與這些聚類(lèi)中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類(lèi)中心所代表的）聚類(lèi)；然后再計(jì)算每個(gè)所獲新聚類(lèi)的聚類(lèi)中心（該聚類(lèi)中所有對(duì)象的均值）；不斷重復(fù)這一過(guò)程直到標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)開(kāi)始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù). k個(gè)聚類(lèi)具有以下特點(diǎn)：各聚類(lèi)本身盡可能的緊湊，而各聚類(lèi)之間盡可能的分開(kāi)
標(biāo)簽： 聚類(lèi) K-MEANS k-means 對(duì)象
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶：chenlong
資料壓縮技術(shù)與應(yīng)用-變動(dòng)長(zhǎng)度編碼壓縮及解壓縮(Run Length Encoding) 整數(shù)採(cǎi)用固定長(zhǎng)度一個(gè)位元組表示法 對(duì)於只出現(xiàn)一次的位元組S亦用iS取代
標(biāo)簽： Encoding Length Run 表示法
上傳時(shí)間： 2016-08-15
上傳用戶：GavinNeko
資料壓縮技術(shù)與應(yīng)用-變動(dòng)長(zhǎng)度編碼壓縮(Run Length Encoding)~ 整數(shù)採(cǎi)用固定長(zhǎng)度一個(gè)位元組表示法~ 對(duì)於只出現(xiàn)一次的位元組S亦用iS取代~
標(biāo)簽： Encoding Length Run 表示法
上傳時(shí)間： 2016-08-15
上傳用戶：asdfasdfd
在做2維度樣本分類(lèi)的過(guò)程中,若我們能事先畫(huà)出訓(xùn)練樣本在空間中的分散情形,這將有助於我們?cè)谠O(shè)定SVM分類(lèi)器的參數(shù)C的取值範(fàn)圍. 例如:若畫(huà)出的訓(xùn)練樣本的散佈較分散,我們可以得知此時(shí)採(cǎi)用的參數(shù)值可以取在較大的範(fàn)圍. 所以本程式也是讓想要畫(huà)出資料樣本在平面的散佈情形者之一各可行工具.
上傳時(shí)間： 2016-08-19
上傳用戶：sy_jiadeyi
k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類(lèi)以便使得所獲得的聚類(lèi)滿足：同一聚類(lèi)中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類(lèi)中的對(duì)象相似度較小。聚類(lèi)相似度是利用各聚類(lèi)中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”（引力中心）來(lái)進(jìn)行計(jì)算的。 Matlab 源代碼，以蘭花數(shù)據(jù)集作為測(cè)試對(duì)象。
標(biāo)簽： 聚類(lèi) k-means 對(duì)象 算法
上傳時(shí)間： 2014-01-21
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